昨今モデル学習としてAIに注目が集まっており、AIアノテーションがモデル開発にとって重要なプロセスとなります。そもそもアノテーションは情報に意味を与えるプロセスであり、学習モデルを明確化するものです。例えば画像に写った人間の数を数えたり、顔の特徴を識別するように指示したりです。情報に意味を与えることで、そのデータが意味を持つようになるわけです。このプロセスはAI開発の上流に位置しており、アノテーションに問題があればモデルの評価など後工程に影響を及ぼします。それ故、トラブルを起こさないために慎重な作業が求められるので、全工程の中でも難しいプロセスだと言えます。時には予想もしないような問題点が見つかります。それ故、開発者自身が携わることが推奨されます。 AI開発は行動方針の決定とコンセプト実証、開発と運用の4つのステップで行われます。コンセプト実証はPoCとも呼ばれており、やるべきことの実効性を検証するものです。検証した結果、期待通りの効果が得られなければデータの再収集となります。AIは事前に予想した通りにならないことが多いので、PoCのプロセスが重要になります。アノテーションはディープラーニングなど、機械学習のモデルに提供する教師データの作成が肝心です。それには物体検出と領域検出、そして画像分類という手法があるわけです。AIの用途によって採用する手法が異なりますが、ディープラーニングであれば膨大なデータが必要になります。膨大なデータ入力を行うには大変な労力や時間がかかり、コストの増大につながります。一方、他の用途で取得されたデータを、抽出データとしてアノテーションすることで構造化することが出来ます。 AI活用に入る際に既存の抽出データがあれば、アノテーションによるモデルの構造化が図れるわけです。それによってプロセスの有用性を評価でき、ビジネスモデルとして判断できるようなります。リアルタイムのデータが不要であれば、人の手でデータを抽出することも選択肢となります。